INFORMATIONAL AND ANALYTICAL SUPPLY OF PPP PROJECTS IMPLEMENTED BY REGIONAL CONSTRUCTION CLASS

Iu. Chupryna

Abstract


A method of rationalizing the selection of a team for the communicative accompaniment of the PPP of projects implemented by the regional building cluster is proposed. The method is based on the application of a genetic algorithm, which allows simultaneous manipulation of many parameters and generate new solutions through the use of different operators. Unlike other optimization methods, genetic algorithms tend to analyze different areas of the decision space simultaneously and therefore more suited to finding new domains with the best values of the target function. Solving the task of forming a team for the implementation of innovative construction projects does not require a strict finding of the global optimum on the investigated parameter space - in the shortest time to find the best of acceptable, local solution. The sequencing of the implementation of the genetic algorithm is described. The special effect of the algorithm is determined by the ability to search for solutions through the "survival of the strongest alternative solutions" in uncertain fuzzy conditions. The procedure for finding the strongest alternative is described.

Key words: construction company, public private partnership, genetic algorithm, innovation development, management tool, fuzzy conditions, uncertainty, strategic changes.

кандидат технічних наук, Чуприна Ю. А. Інформаційно-аналітичний супровід ДПП проектів, що реалізуються регіональним будівельним кластером/ Київський національний університет будівництва і архітектури, Україна, Київ

Запропоновано метод раціоналізації підбору колективу для комунікативного супроводу ДПП проектів що реалізуються регіональним будівельним кластером. Метод ґрунтується на застосуванні генетичного алгоритму, що дозволяє одночасно маніпулювати багатьма параметрами і генерувати нові рішення за допомогою застосування різних операторів. На відміну від інших методів оптимізації генетичні алгоритми, як правило, аналізують різні області простору рішень одночасно і тому більш пристосовані до знаходження нових областей з найкращими значеннями цільової функції. Розв’язання задачі формування колективу для виконання інноваційних будівельних проектів не вимагає строгого знаходження глобального оптимуму на досліджуваному просторі параметрів,- досить за короткий час знайти найкраще з прийнятних, локальне рішення. Описано послідовність виконання генетичного алгоритму. Особливий ефект алгоритму визначається здатністю здійснювати пошук рішень за рахунок "виживання найсильніших альтернативних рішень" в невизначених нечітких умовах. Описана процедура пошуку найсильнішої альтернативи.

Ключові слова: будівельне підприємство,державне приватне партнерство, генетичний алгоритм, інноваційний розвиток, інструмент управління, нечіткі умови, невизначеність, стратегічні зміни.


Full Text:

PDF

References


Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетическиеалгоритмы и нечеткиесистемы: пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: ГорячаялинияТелеком, 2004. – 452 с.: ил.

Курейчик В. М. Генетическиеалгоритмы. Состояние. Проблемы. Перспективы // Известия РАН. ТиСУ. – 1999. – № 1. – С. 144–160.

Ковшов Е. Е., Горяева О. В. Применение генетического алгоритма при оценке рисков инновационных проектов // Российское предпринимательство. – М.: Изд-во «Креативная экономика» – Вып. 3, ноябрь 2010. – С. 85–92.

Дикий Д. В. Мультиагентні інвестиційні організації: сучасний механізм реалізації державно-приватного партнерства в будівництві. – К.: Акцент інвесттрейд, 2012. – С. 197–198.

Кредісов А. І. Державно-приватне партнерство: світовий досвід та його використання в Україні / А. І. Кредісов, А. О. Білоус // Економіка України. 2016. – № 2. – С. 4-15.

Теренчук С. А. Інформаційна система оцінки ефективності рекламних заходів / С. А. Теренчук, В. В. Гоц, Х. М. Шамшур // Управління розвитком складних систем: зб. наук. пр. – К.: КНУБА, 2010. – № 1. – С. 43–45.

References:

Rutkovskaya D., Pilinskiy M., Rutkovskiy L. Neyronnye seti, geneticheskiealgoritmy i nechetkiesistemy: per. s polsk. I. D. Rudinskogo. – M.: GoryachayaliniyaTelekom, 2004. – 452 s.: il.

Kureychik V. M. Geneticheskiealgoritmy. Sostoyanie. Problemy. Perspektivy// Izvestiya RAN. TiSU. – 1999. – № 1. – S. 144–160.

Kovshov Ye. Ye., Goryaeva O. V. Primenenie geneticheskogo algoritma pri otsenke riskov innovatsionnykh proektov // Rossiyskoe predprinimatelstvo. – M.: Izd-vo «Kreativnayaekonomika» – Vyp. 3, noyabr 2010. – S. 85–92.

Dykyj D. V. Muljtyaghentni investycijni orghanizaciji: suchasnyj mekhanizm realizaciji derzhavno-pryvatnogho partnerstva v budivnyctvi. – K.: Akcent investtrejd, 2012. – S. 197–198.

Kredisov A. I. Derzhavno-pryvatne partnerstvo: svitovyj dosvid ta jogho vykorystannja v Ukrajini / A. I. Kredisov, A. O. Bilous // Ekonomika Ukrajiny. 2016. – № 2. – S. 4-15.

Terenchuk S. A. Informacijna systema ocinky efektyvnosti reklamnykh zakhodiv / S. A. Terenchuk, V. V. Ghoc, Kh. M. Shamshur // Upravlinnja rozvytkom skladnykh system: zb. nauk. pr. – K.: KNUBA, 2010. – № 1. – S. 43–45.




DOI: https://doi.org/10.26886/2414-634X.6(25)2018.2

Refbacks

  • There are currently no refbacks.